保留边[dat$seg]中出错:下标类型'list‘无效 - 腾讯云开发者社区

(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False) print("Default Mode: " + "/ ".join...(seg_list)) # 精确模式 seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 print(", ".join(seg_list)) seg_list.../test_corpus_seg/ 代码如下，思路很简单，就是遍历所有的txt文本，然后将每个文本依次进行分词。你唯一需要注意的就是写好自己的路径，不要出错。...(seg_dir) file_list = os.listdir(class_path) # 获取未分词语料库中某一类别中的所有文本 ''' train_corpus...，并且通过绑定为Bunch数据类型，实现了数据集的变量表示。

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【自然语言处理（一）】相关基础技能

=True,HMM=False) print("Full Mode："+"/".join(seg_list)) #精确模式，如不指定，默认是这个模式，适合文本分析; seg_list= jieba.cut...，提高召回率 seg_list=jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学技术学院计算所，后在哈佛大学深造") print("Full Mode："+"/".join(seg_list...)) #lcut，lcut_for_search返回的是列表 seg_list= jieba.lcut("我爱学习自然语言处理",cut_all=True) print(seg_list) ?...("如果放在旧字典中将出错",cut_all=False,HMM=False) print(','.join(seg_list)) jieba.suggest_freq(("中","将"),tune=True...) seg_list= jieba.cut("如果放在旧字典中将出错",cut_all=False,HMM=False) print(','.join(seg_list)) ?

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pyhanlp 停用词与用户自定义词典功能详解

要注意的一点是，因为java中的类所返回的数据类型与Python不统一，所以当你使用不同的函数的时候，一定要先检查输出结果在Python中的类型，不然可能会出现意想不到的问题。...简单的例子 # 使用停用词的简单例子 text = "小区居民有的反对喂养流浪猫" CRFnewSegment = HanLP.newSegment("crf") term_list = CRFnewSegment.seg...储存形式词典有两个形态：文本文件(filename.txt)和缓存文件(filename.txt.bin或filename.txt.trie.dat和filename.txt.trie.value)。...有时候是.trie.dat和.trie.value。后者是历史遗留产物，分别代表trie树的数组和值。 l 如果你修改了任何词典，只有删除缓存才能生效。...l 目前CoreNatureDictionary.ngram.txt的缓存依赖于CoreNatureDictionary.txt的缓存，修改了后者之后必须同步删除前者的缓存，否则可能出错核心二元文法词典

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HanLP《自然语言处理入门》笔记--2.词典分词

具体来说，就是在以某个下标为起点递增查词的过程中，优先输出更长的单词，这种规则被称为最长匹配算法。从前往后匹配则称为正向最长匹配，反之则称为逆向最长匹配。...dic)) print(backward_segment('项目的研究', dic)) 输出： ['研究', '生命', '起源'] ['项', '目的', '研究'] 第一句正确了，但下一句又出错了...字典树中每条边都对应一个字，从根节点往下的路径构成一个个字符串。...字典树的实现由上图可知，每个节点都应该至少知道自己的子节点与对应的边，以及自己是否对应一个词。如果要实现映射而不是集合的话，还需要知道自己对应的值。...双数组字典树 AC自动机(多模式匹配) 基于双数组字典树的AC自动机 2.6 HanLP的词典分词实现 DoubleArrayTrieSegment DoubleArrayTrieSegment分词器是对DAT

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（二）中文文本分类--机器学习算法原理与编程实践 - 简书

并抽取为反映文档主题的特征 5）分类器：使用算法训练分类器 6）评价分类结果：分类器的测试结果分析 2.2.1 文本预处理：文本处理的核心任务：将非结构化的文本转换为结构化的形式，即向量空间模型文本处理之前需要对不同类型的文本进行预处理...os.makedirs(seg_dir) file_list = os.listdir(class_path) for file_path in file_list...) for mydir in catelist: class_path = seg_path+mydir+"/" file_list = os.listdir(class_path...，即一个对象的特征向量中的每个维度都是相互独立的。...= self.vocablen: print "输出错误" exit(0) predvalue = 0 predclass = ""

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评估肿瘤纯度的方法（三）: 基于拷贝数变异 ABSOLUTE和DoAbsolute

当从混合的癌症细胞和正常细胞中提取DNA时，每个癌细胞的绝对拷贝数信息会在混合过程中丢失。ABSOLUTE的目的是从混合DNA种群中重新提取这些数据。...使用语句 RunAbsolute(seg.dat.fn, #输入的文件，可以是一个HAPSEG文件，也可以是一个segmentation文件 sigma.p, #用于模式搜索的多余样本水平...例solid_tumor.maf.txt文件：（2）用拷贝数评估SNP6_blood_normal样本纯度实例使用参数根据GenePattern提供的 RunAbsolute( seg.dat.fn...fread(maf_solid) maf_metastatic = fread(maf_metastatic) #Reduce(rbind, list())将多个文件合并 Seg = Reduce(rbind..., list(seg_normal, seg_solid, seg_metastatic)) Maf = Reduce(rbind, list(maf_solid, maf_metastatic)) Seg

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Python3 使用fastText进行文本分类新闻分类

下面提一下论文中的两个tricks：「hierarchical softmax」类别数较多时，通过构建一个霍夫曼编码树来加速softmax layer的计算，和之前word2vec中的trick相同...outline = " ".join(outline.split()) # 去停用词与HTML标签 outline_list = outline.split(" ") outline_list_filter...= [item for item in outline_list if item not in stopwords_set] outline = " ".join(outline_list_filter...不过要在后面加上bucket=2000000(默认值) ，不然会出错，在issue里面查了一下，好像是Python版本的fasttext版本比较旧，使用官方C++版就不会出现这个问题了。...", basedir + "news.dat.seg.model", label_prefix="__label__", word_ngrams=3, bucket=2000000) # 测试并输出

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结巴中文分词原理分析4

（2）精确模式分词 >>> seg_list=jieba.cut(str,cut_all=False)>>> print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list)...(seg_list)) 结果分析：显然调用jieba.lcut返回list类型，"/ ".join(seg_list）是将list转化为string类型。...中将 Before: 763, After: 494如果/放到/post/中/将/出错/。...注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。..., HMM=False)))如果/放到/post/中/将/出错/。

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Python列表边遍历边删除，怎么用才不报越界错误呢？

Python 边遍历边删除边遍历边删除数组会导致数组索引范围变化，导致程序出错，这在 Java 中也是需要注意的问题。但是，Python 的数据处理方法提供了一个巧妙的处理方法。...使用 sorted(list) ，会产生一个新的数组，所以据此删除原来数组的元素，不会改变下标，不会出错。...即遍历过程中是用 sorted(list) 返回的新数组，而删除是操作原来的数组，即遍历用了一份拷贝，修改完原数据后得到最终需要的结果了。...tmp_list = [i for i in num_list if i not in tmp_list] 复制代码这是无效的，tmp_list 并不是预期推导的值。...ajax 请求 415 问题 SSM 项目中出现 ajax 415，出现了请求类型为 json 时后台 415 的问题，这个主要是提交请求时的文件类型和 SpringMVC 配置的类型不一致导致的： type

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NLP基础：NNLM模型代码示例

导读：在NLP基础：NNLM模型介绍中，已经介绍了NNLM模型原理，通过对网上已发布的代码进行完善并标注，进行模型代码示例展示。...Parameter n_step = len(sentences[0])-1 # number of steps ['我渴', '你真', '他的', '对不', '他走'] #分字 def seg_char...好' '他' '的' '错' '对' '不' '起' '他' '走' '了'] word_list = list(set(word_list)) word_dict = {w: i for i, w in...make_batch(sentences): input_batch = [] target_batch = [] for sen in sentences: #将每个句子中的字转化为下标表示...target_batch=target_batch.reshape(-1,n_class) from keras.layers import Dense import keras #建立模型，本模型暂不包含直连边

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拷贝数变异（CNV）分析全家桶

rm(list = ls()) library(TCGAbiolinks) f = "masked.Rdata" if(!...<- GDCprepare(query) colnames(seg) seg = seg[,c(7,2:6)] save(seg,file = f) write.table(seg,...$Sample)) #人数 ## [1] 85 #如果只需要tumor样本那么就： #k = as.numeric(str_sub(seg$Sample,14,15))<10 #seg = seg[k...marker$freqcnv,] #只保留FALSE marker =marker[,1:3] colnames(marker) = c("Marker Name","Chromosome","Marker....*", "", rownames(cnvData)),代表把基因名中的点号后面的部分给去掉，这其实是给ensembel矩阵准备的。但如果是symbol为行名的矩阵，就要出错。 if(!

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保护模式 3讲-段寄存器GDT表与个人代码总结

而这些描述符表中.记录的都是段描述符段描述符里面包含了段的基地址访问特权类型和用法信息....这一项保存的是段描述符结构 GDT或者LDT表中.保存的是段描述符结构段描述符里面才真正的描述了段的基地址访问特权类型和用法信息访问GDT或者LDT 就要提供段选择子以及偏移地址....合计20个字节 2.2.2 段属性中的位详解 2.2.2.1P位高四个字节的第15位 p = 1 代表这个段描述符是有效的 p = 0 代表这个段描述符是无效的 2.2.2.2G位粒度位...总结2 2.1输出所有有效的段描述符 (P位) 原理: 根据P位来判断段描述符表是否是有效还是无效.解析P位进行输出即可.....6就是下标.表示要获取 GDT表中哪一项 uIsSytem = CheckSegmentdescriptorIsSystem(GetGdtBaseByIndex(6)); if (uIsSytem

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Jieba中文分词 (一) ——分词与自定义字典

# 使用paddle模式 print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list))) seg_list = jieba.cut("我毕业于四川大学，我关注了数据...STUDIO", cut_all=True) print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list)) # 全模式 seg_list = jieba.cut("我毕业于四川大学...("他来到了网易杭研大厦") # 默认是精确模式 print(", ".join(seg_list)) seg_list = jieba.cut_for_search("我是云朵君，我关注了数据STUDIO...注意：自动计算的词频在使用 HMM 新词发现功能时可能无效。.../中/将/出错/。

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python利用jieba处理文本数据词频列表，最终生成词云

//说明 | |____common.py //主文件 | |____lib //词库 | | |____停用词.csv | | |____无效词...# 如果是无效词，跳过此条，将tag设置为0 if word in voidwords: tag = 0...break #如果在保留词中 if len(savewords) == 0 or word in savewords:...encoding='utf-8').readlines()] words_dict = {} #创建一个字典，用于生成单词，频率 for word in words: #不在停用词表中...words_dict.get(word,0) + 1 #get不到word就创建word为下>标的值0+1，如果get到了就在word的值上加1，然后更新字典 #words_dict = list

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挑战程序竞赛系列（81）：4.3 LCA（1）

嘿，这就能够利用BIT高效更新了啊，VS中的每个结点与前一个结点可以看作是每一条边，那么完全可以把这些信息存入BIT中，那么每当要修改某条边时，能够快速查询到对应BIT的位置即可。...总结： RMQ用于求解LCA，有了LCA，可以快速算出u,v之间的距离（见代码），BIT能够快速更新每条边的值，且实现某区间内的求和。...; import java.io.PrintWriter; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List...int[] depth = new int[MAX_V * 2 - 1]; //结点的深度 int[] id = new int[MAX_V]; //各个顶点在vs中首次出现的下标...int[] es = new int[MAX_V * 2 - 1]; //边的下标（i * 2 + (叶子方向：0，根方向：1)） int k; // 当前访问的位置

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基于基因集的样品队列分组之层次聚类

rownames(ac)=colnames(dat) pheatmap(dat[cg,],annotation_col = ac) 得到如下所示：层次聚类暴力分组可以看到， 1和2在热图的左右两边...(group_list) rownames(ac)=colnames(dat) pheatmap(dat[cg,],annotation_col = ac) 这个时候可以看到样品很清晰的分成了免疫高低两个组...(group_list) dat[1:4,1:4] dim(dat) a ids=idmap('GPL570','soft') head(ids) ids=ids[ids$symbol !...为否，即取出不重复的项，去除重复的gene ，保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列，将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的...dat rownames(dat)=ids$symbol#把ids的symbol这一列中的每一行给dat作为dat的行名 dat[1:4,1:4] #保留每个基因ID第一次出现的信息 dat['ACTB

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BaiDu-TieBa

jieba处理的是列表类型的数据，所以现将全部的content字段中的信息放到一个列表中： ?...将上述步骤中实现的列表strings中每个字符串进行分词 # encoding=utf-8 import jieba for i in range(len(strings)): seg_list...只是一个generator生成器：；用list(seg_list)) # 用list方法展开 for str in list(seg_list...): # 对lsit(seg_list)中的每个元素进行追加 comment.append(str) comment ?...，如果也在comment中，则将comment中将其删除 while col in comment: comment.remove(col) 进行删除操作之后，comment中的无效信息会被删除

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空间尺度上分析细胞类型的空间关系

今日参考文献知识积累空间分辨组学（SRO）技术使分子谱分析能够促进不同细胞类型的识别，同时保留它们在组织内的空间组织，为评估细胞类型的空间关系提供了机会。...其他的共定位到不同的环境和更大尺度的功能组织单位；而另一些则在更宏观的尺度上共定位到解剖结构中。我们需要通过研究不同长度尺度的细胞类型空间关系来考虑空间范围的影响。...首先根据定义的邻域距离d在参考细胞类型的细胞周围绘制一个邻域，并计算该邻域中每种细胞类型的比例，不包括原始参考细胞。不重叠的正方形或六边形网格，其中每个网格的大小对应于定义的空间长度比例。...做假设检验（null），评估数据中的细胞类型比例是否与基于随机分布的数据的偶然预期有显著差异。结果二、模拟数据的测试，识别的细胞型空间关系可以更准确地区分细胞型空间富集和衰竭。...结果4、跨多个样本比较细胞类型的空间关系结果5、人类脾脏中功能相关的细胞类型空间关系（CODEX数据）最后来看看代码，https://github.com/jefworks-lab/crawdadrequire

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数据分类：新闻信息自动分类

1.下载并统计新闻数量数据下载完成后，解压后的文件名news_sohusite_xml.smarty.dat（迷你版），文件编码是用的GBK。...l = l.replace('&', '') wf.write(l) except UnicodeDecodeError: print("转码出错...Python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化。...）] label (list) ：[19200个标签（字符串，取文本文件所在的文件名）] contents (list) ：[19200个文本的内容（字符串）] """...predicted, average='weighted'))) def predict(self, text_string=None): ''' 使用模型新文本类型

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变量1--你想知道的在这里

kuka机器人支持哪些变量预定义的标准数据类型 BOOL：经典式“ 是”/“ 否” 结果 REAL：实数，为了避免四舍五入出错的运算结果 INT：整数，用于计数循环或计数器的经典计数变量...CHAR：仅一个字符数组枚举类型复合数据类型/ 结构变量声明的文件和影响在用户编程中常用的声明文件有3个： 1 KRC:\R1\SYSTEM\$config.dat 在这个文件下声明的变量...下次使用将以上次保存的结果继续运行 2 程序文件中的xxx.dat文件在这个文件中声明的变量将只在此程序运行时有效，程序运行结束后则消失。...但这里的变量如果声明时直接赋值的话，运行结束会保留运行的结果，下次运行将以上次保留的结果继续运行 3 程序文件中的xxx.src文件在这个文件中声明的变量只在此程序运行时有效，程序运行结束后则消失...并且声明时不能赋值其他位置当然除了这些位置外在其他程序中也可以声明变量，比如 sps.src，cell.src，machine.dat，robcor.dat，option.dat，custom.dat

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